SAP BW : un tournant décisif pour réinventer sa stratégie data

Pendant plus de deux décennies, SAP BW, ou Business Warehouse, a constitué le socle décisionnel de milliers d’entreprises. Conçu pour consolider, transformer et restituer les données issues des environnements SAP, il a accompagné les organisations dans leur structuration analytique, depuis les premiers InfoCubes jusqu’aux modèles optimisés sur HANA.

Aujourd’hui, un tournant majeur s’impose. La fin du support standard de SAP BW 7.5, annoncée pour 2027 (avec une extension possible jusqu’en 2030), oblige les entreprises à se repositionner. La question n’est plus de savoir s’il faut migrer, mais vers quelle cible orienter son architecture data.

Ce moment charnière marque ce que l’on peut appeler : l’heure du choix.

La fin de vie annoncée de SAP BW 7.5

SAP BW 7.5 a représenté une étape importante dans l’évolution du décisionnel SAP. L’intégration avec SAP HANA a permis d’améliorer significativement les performances et d’introduire de nouveaux objets (ADSO, CompositeProviders).

Cependant, cette évolution n’a pas suffi à masquer les limites structurelles de la plateforme :

• architecture historiquement rigide
• forte dépendance aux modèles SAP propriétaires
• difficulté à intégrer des usages modernes (temps réel, IA, data science)
• complexité de maintenance et manque d’agilité

La décision de SAP de mettre fin au support standard traduit une réalité claire : BW appartient désormais à un cycle technologique en fin de vie.

Plusieurs trajectoires s’offrent ainsi aux clients. Chaque trajectoire et chaque choix  dépendront de multiples facteurs. On peut pêle-mêle citer bien évidemment des critères de coûts, de délai notamment lorsque le décommissionnement BW est lié à un projet S/4, la capacité de montée en compétence des équipes, des choix stratégiques en termes de gestion des datas ou encore la dépendance aux éditeurs. Chaque parcours est différent. L’article suivant vous donnera les différentes trajectoires dans lesquelles votre entreprise peut s’inscrire. Chaque trajectoire devra être évaluée sur le coût, le TCO, l’effort de formation et planning.

Trajectoire 1 : rester dans l’univers SAP

Deux trajectoires principales s’offrent aux organisations souhaitant rester dans l’écosystème SAP.

SAP BW/4HANA : la continuité maîtrisée

SAP BW/4HANA constitue l’évolution naturelle de BW. Il s’agit d’une réécriture modernisée, reposant exclusivement sur HANA.

Caractéristiques :

• simplification des objets
• suppression des modèles historiques
• continuité des compétences BW
• intégration native avec SAP Analytics Cloud

Avantages :

• trajectoire sécurisée et validée par SAP
• transformation maîtrisée
• réutilisation partielle des existants

Limites :

• projet de migration lourd
• faible rupture technologique
• capacité limitée à répondre aux nouveaux usages data/IA

BW/4HANA est avant tout une logique de conversion. Elle peut être privilégiée par les entreprises qui ne souhaitent pas par exemple cascader un projet S/4 avec un projet Data. C’est une situation d’attente, crédible dans le cas ou il n’y a pas de scénarios Data innovants.

SAP Business Data Cloud (BDC) : la transformation

SAP Business Data Cloud représente une rupture beaucoup plus profonde.

Contrairement à une idée répandue, BDC ne se limite pas à SAP Datasphere. Il s’agit d’une plateforme élargie intégrant :

• Datasphere (cœur data)
• SAP Analytics Cloud (consommation)
• Data Integration / orchestration
• capacités IA (copilots, Joule)

Une nouvelle philosophie : les Data Products

BDC introduit un changement fondamental :

On ne parle plus de modèles BW, mais de data products métier

Une architecture basée sur la fédération

BDC repose sur trois principes :

• virtualisation (accès direct aux sources)
• réplication sélective
• couche sémantique unifiée

 L’objectif n’est plus de centraliser, mais de connecter intelligemment. Cette logique s’applique pour les cibles Data SAP comme Datasphere mais également les plateformes tierces

Point clé : BDC n’est pas une migration, c’est une transformation

Contrairement à BW/4HANA , Il n’existe pas de migration technique automatique BW → BDC

La transition nécessite une reconstruction progressive.

Comment migrer de BW vers SAP Business Data Cloud ?

Clarification clé : virtualisation vs BW Bridge

Dans les trajectoires vers BDC, il est essentiel de distinguer deux approches souvent confondues :

• Virtualisation (BDC) : BW reste en place (on-premise ou existant), et Datasphere consomme les données via connexions live.
• BW Bridge : un environnement BW est déployé dans le cloud (Datasphere), permettant de porter certains flux BW dans un contexte modernisé.

Ces deux approches sont complémentaires mais répondent à des logiques différentes :

Important :

• aucune de ces approches ne constitue la cible finale
• elles sont toutes deux transitoires vers un modèle data product natif BDC

Une logique de transformation, pas de conversion

Les objets BW (InfoCubes, ADSO, transformations) ne sont pas migrés tels quels.

Ils sont redéfinis et reconstruits sous forme de data products.

Trois stratégies de transition

Option intermédiaire : BW Bridge

BW Bridge constitue une option spécifique proposée par SAP pour les clients BW souhaitant amorcer une transition vers le cloud sans reconstruire immédiatement leurs flux.

BW Bridge ne remplace pas BW : il le prolonge temporairement dans le cloud.

Virtualisation (pass-through)

Réplication vers Datasphere

Reconstruction en Data Products

C’est la cible stratégique de SAP pour les clients disposant de BW.

Trajectoire 2 : choisir une Data Platform non SAP

De nombreuses entreprises profitent de la fin de vie de BW pour s’émanciper de l’écosystème SAP et adopter des plateformes data cloud modernes. Ce choix n’est pas uniquement technologique : il est souvent motivé par des enjeux stratégiques.

Pourquoi sortir de SAP ?

Les motivations principales sont :

• Ouverture et interopérabilité : intégration facilitée avec des sources non SAP (CRM, e-commerce, IoT, data externes)
• Capacités avancées IA/ML : écosystèmes natifs pour data science et IA générative
• Scalabilité cloud : séparation stockage / calcul, élasticité
• Optimisation des coûts (FinOps) : modèles pay-as-you-go plus transparents
• Indépendance stratégique : réduction du lock-in SAP

Principales Data Platforms

• Databricks : architecture Lakehouse, forte orientation IA/ML
• Snowflake : data warehouse cloud simple, performant et scalable
• Microsoft Fabric : plateforme unifiée (data engineering, BI, IA)
• Google BigQuery : analytique serverless haute performance
• Amazon Redshift : intégration native AWS, robuste et mature

 Ces plateformes introduisent un changement de paradigme :

• architectures ouvertes
• multi-cloud
• orientation data + IA native

Stratégies d’intégration depuis SAP

Le choix d’une plateforme tierce implique de définir une stratégie d’extraction et de réplication des données SAP.

SAP Business Data Cloud (BDC) comme couche d’exposition

Usage :

• BDC sert de couche intermédiaire
• exposition des données SAP (CDS, virtualisation)
• alimentation de la plateforme cible

Points forts :

• gouvernance SAP conservée
• accélération de l’accès aux données
• Compliance garantie

SNP Glue

 Solution spécialisée SAP

• extraction profonde des données SAP
• support ECC, S/4, BW
• réplication vers Snowflake, Databricks, BigQuery, Azure

Points forts :

• forte compréhension du modèle SAP
• performance et robustesse

Google Cloud SAP Toolkit

 Solution packagée pour migration vers BigQuery

• pipelines préconfigurés
• modèles data prêts à l’emploi
• accélération des projets GCP

 Usage typique :

• migration rapide vers BigQuery

Fivetran

 Solution SaaS de réplication

• ingestion quasi temps réel
• maintenance automatisée
• large catalogue de connecteurs

 Points forts :

• simplicité
• rapidité de déploiement

Boomi for SAP

 Plateforme iPaaS orientée intégration

• orchestration des flux
• intégration SAP / non SAP
• logique événementielle possible

 Usage :

• complément d’intégration
• scénarios hybrides

Theobald Software

Solution spécialisée dans l’extraction de données SAP

• connecteurs certifiés SAP (ERPConnect, Xtract Universal)
• extraction depuis ECC, S/4, BW
• intégration avec Snowflake, SQL Server, Azure, etc.

Points forts :

• simplicité de mise en œuvre
• forte adoption dans les architectures Microsoft
• accès direct aux tables et extracteurs SAP